Buscamos Machine Learning Engineer con foco en Forecasting, Optimización y MLOps para un proyecto estratégico en banca

¿Te motiva llevar modelos de Machine Learning a producción y que tengan impacto real en decisiones operativas? ¿Has trabajado con series temporales, previsión de demanda y Databricks?

En Axpe

Consulting buscamos un/a Machine Learning Engineer para incorporarse al área de Datos e Inteligencia Artificial de una entidad financiera de referencia. Participarás en la industrialización de un caso de uso de gestión y optimización de efectivo, transformando modelos ya desarrollados en soluciones robustas, trazables, escalables y mantenibles. ¿Llevar a producción modelos de previsión de demanda y de optimización, con criterio técnico para entenderlos, validarlos, retarlos y mejorarlos. Productivizar modelos de Machine Learning existentes, adaptándolos a los estándares técnicos, operativos y de gobierno de la entidad.

Analizar los modelos de previsión de demanda basados en series temporales y proponer simplificaciones y mejoras orientadas a producción. Integrar los modelos con MLflow y otras herramientas corporativas de registro, gobierno y despliegue.

Aplicar buenas prácticas de MLOps: versionado, testing, CI/CD, monitorización, logging y documentación.



Resolver incidencias en modelos y pipelines productivos con análisis de causa raíz. Entre 2 y 5 años de experiencia en Machine Learning, MLOps o Data Science Engineering.

Experiencia real llevando modelos de Machine Learning a producción.

Experiencia con modelos de forecasting, series temporales y previsión de demanda. Conocimientos aplicados de optimización matemática (programación matemática, heurísticas, restricciones de negocio). Python avanzado, SQL y Apache Spark / PySpark.

Experiencia con Databricks (Azure Databricks o equivalente) y MLflow. Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística, Data Science o similar. Español fluido e inglés técnico.

Experiencia con librerías de forecasting como Nixtla (StatsForecast, MLForecast), LightGBM, Prophet o scikit-learn.

Experiencia migrando notebooks y prototipos a soluciones productivas, en Microsoft Azure y en procesos batch de predicción y optimización. Y experiencia en sectores como banca, finanzas, retail u operaciones. Proyecto estratégico en una entidad financiera de primer nivel. Si te motiva convertir modelos en soluciones reales en producción, ¡queremos conocerte! #

📌 Machine Learning Engineer - Forecasting, Optimización y MLOps (Databricks) (Madrid)
🏢 Axpe Consulting
📍 Madrid